In dieser Folge der KI Kantine spricht Buschi beim Mittagessen über das große Update von Cursor 2.0 – den KI-Editor, der jetzt mit einem Schwarm aus bis zu acht Agenten arbeitet. Während die neue Version technisch fasziniert, bleibt Buschi skeptisch: Braucht man wirklich ein Orchester aus KIs, wenn man eigentlich nur schnell eine gute Lösung will? Er erklärt, warum der neue „Composer“ zwar blitzschnell reagiert, aber bewusst weniger tief denkt – und warum das manchmal sogar klüger ist. Am Ende stellt sich die Frage: Werden Entwickler künftig noch Coder sein – oder nur noch Dirigenten?
Die KI-Kantine ist ein Projekt von Michael Busch – Entwickler, Unternehmer und neugieriger Kantinenphilosoph.

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Die Art, wie wir mit KI arbeiten, verändert sich grundlegend. Statt immer neue Prompts zu schreiben, lernen wir, den gesamten Kontext zu gestalten, in dem KI arbeitet – also das, was sie weiß, bevor sie antwortet. In dieser Folge der KI Kantine erklärt Buschi seinem Kollegen Thomas, warum „Context Engineering“ das neue „Prompt Engineering“ ist, wie Entwickler davon profitieren und welche Rolle IDEs wie Cursor oder Copilot dabei spielen.
Von Langzeitgedächtnis und „Company Knowledge“ über Just-in-Time-Retrieval bis zu RAG-Techniken: Buschi zeigt, wie KI-Agenten den menschlichen Arbeitskontext zunehmend verstehen – und warum das unsere Produktivität revolutionieren könnte.
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Buschi erinnert sich an die alten Zeiten des Internets – von Mosaic über Netscape bis Chrome – und entdeckt, dass sich das Browser-Rad wieder neu dreht. Diesmal heißen die Konkurrenten nicht Firefox oder Edge, sondern Atlas (von OpenAI) und Comet (von Perplexity). Sie gehören zur neuen Generation der agentischen Browser, die nicht nur anzeigen, sondern selbst handeln: Aktionscodes suchen, Formulare ausfüllen, E-Mails umformulieren oder Videos punktgenau finden. Buschi erzählt, welche Anwendungen wirklich nützlich sind, wo er noch skeptisch bleibt und warum Google mit Chrome hier bald ins Schwitzen kommen könnte.
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Nach der letzten Folge über die möglichen Warnzeichen einer KI-Blase widmet sich Buschi diesmal der Gegenseite: den Argumenten, die gegen eine spekulative Überhitzung sprechen. Er zeigt, warum das aktuelle Wachstum im KI-Sektor auf realen Umsätzen, echter Nachfrage und solider Finanzierung basiert – und warum sich die heutige Situation fundamental von der Dotcom-Blase unterscheidet. Eine Folge über Substanz, Skalierung und die vielleicht nachhaltigste technologische Revolution unserer Zeit. 
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In dieser Folge der KI Kantine spricht Buschi mit seinem Kollegen über die wachsende Sorge, dass der aktuelle KI-Hype an der Börse zu einer Spekulationsblase führen könnte. Anhand von klaren Warnsignalen – von zirkulären Investitionen über überhitzte Infrastruktur bis hin zur Macht der Erzählung – zeigt Buschi, welche Parallelen es zur Dotcom-Blase gibt und warum Vorsicht keine Panik bedeutet. Eine Folge über Märkte, Mythen und die feine Linie zwischen Fortschritt und Fieber. 
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In dieser Folge der KI Kantine erklärt Buschi, wie sein KI-gestütztes Empfehlungssystem für Online-Shops technisch funktioniert. Er beschreibt die Rolle von Embeddings, Payload-Filtern und Vektordatenbanken – und wie alles zusammenspielt, um passende Produktempfehlungen zu generieren. Ganz nebenbei erfährt man auch, was ein “Embedding Agent” ist und warum eine zweite Folge nötig war, um den komplexen Workflow verständlich zu machen. 
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In dieser Folge nimmt Buschi uns mit auf die Reise seines aktuellen KI-Projekts – von der ersten Idee über die Tools bis zum funktionierenden MVP. Er erklärt, warum die vermeintlichen „2-Stunden-SaaS“-Wunder aus YouTube nicht die Realität von echten Projekten widerspiegeln – und wie viel Hirnschmalz, Planung und Prompt-Arbeit wirklich notwendig ist. Dabei geht es um chatGPT, MagicPath, v0, semantische Suche mit Vektordatenbanken und den richtigen Einsatz von Gemini. Die Geschichte endet mit einem Cliffhanger – denn Teil 2 folgt in der nächsten Woche.
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In dieser Folge der KI Kantine spricht Buschi mit seinem Kollegen beim Mittagessen über die neue OpenAI-Studie zum Nutzungsverhalten von ChatGPT – und den Vergleich mit Claude von Anthropic. Sie schauen sich an, was die Top-Anwendungsfälle sind, warum „Kameradschaft“ im Report kaum auftaucht, und wie Marketing und Forschung ineinanderfließen. Außerdem reden sie über die gigantischen Wachstumszahlen, den Unterschied bei Entwicklernutzung und Automatisierung, und was das für Startups bedeutet. Am Ende bleibt die Frage: Sind das echte Nutzungsmuster – oder eher die Narrative, die die Anbieter gerade erzählen wollen? 
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Mahlzeit aus der Kantine! Diesmal servieren wir kein Obst, sondern ein frisches Stück KI-News: Nano Banana – Googles Bildmodell „Gemini 2.5 Flash Image“. Buschi erklärt, warum Nano Banana mehr kann als herkömmliche Bild-KIs: 

• Gesichter und Figuren bleiben erkennbar, auch nach Bearbeitung.
• Lokales Editieren macht es möglich, nur kleine Teile auszutauschen, ohne dass das ganze Bild verrutscht.
• Bildfusion & Stiltransfer erlauben neue kreative Kombinationen – vom Urlaubsfoto im Van-Gogh-Stil bis hin zum Schmuck-Mockup.
• Doch bei aller Begeisterung bleiben die Risiken: Deepfakes und Missbrauch sind so einfach wie nie. Nano Banana markiert seine Werke zwar mit sichtbaren und unsichtbaren Wasserzeichen, aber das schützt nicht vor Fehlgebrauch.

Zum Schluss bleibt die Frage: Wo hört die Spielerei auf, wo beginnt der produktive Einsatz? Und wie lange können wir noch unterscheiden zwischen echter Banane und Nano Banana?
 
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Vor sechs Monaten war Deepseek noch der Shootingstar, heute spricht kaum noch jemand davon. Stattdessen erlebt Google ein starkes Comeback mit gleich vier Apps in den Top 50 – darunter Gemini und NotebookLM. In dieser Folge der KI Kantine geht es um die Veränderungen im neuen GenAI-Ranking von Andreessen Horowitz: von der Stabilisierung der großen Player über den Durchbruch von Vibe-Coding-Plattformen bis hin zum ersten Auftauchen von General-Agent-Plattformen. Buschi nimmt dich mit in die KI Kantine und zeigt, wie sich die GenAI-Landschaft von Chaos zu Stabilität bewegt – ohne ihre Überraschungen zu verlieren.

Hier gehts zur Top100-Liste von Andreesen Horowitz: https://a16z.com/100-gen-ai-apps-5/


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